颜色外观模型（Color appearance model 缩写 CAM ）是一种数学模型，试图描述人类色觉的感知方面，即观察条件下的颜色外观与刺激源的相应物理测量不相符。 （相反，颜色模型定义了描述颜色的坐标空间，例如RGB和CMYK颜色模型。）
颜色外观
颜色来源于观察者的头脑; “客观地”，只有光线的光谱能量分布符合眼睛。 从这个意义上说，任何颜色感知都是主观的。 然而，已经成功尝试以可量化的方式将光的光谱功率分布映射到人类感官响应。 1931年，国际照明委员会（CIE）利用心理物理测量创建了XYZ色彩空间，该色彩空间在这个基本的感官层次上成功地模拟了人类色彩视觉。
然而，XYZ色彩模型预设了特定的观看条件（例如刺激的视网膜轨迹，与眼睛相遇的光线的亮度级别，观察对象后面的背景以及周围光线的亮度级别）。 只有当所有这些条件保持不变时，具有相同的XYZ三色刺激值的两个相同的刺激才会为人类观察者创造相同的颜色外观。 如果某些情况在一种情况下发生变化，则具有相同的XYZ三色刺激值的两个相同的刺激将产生不同的色彩外观（反之亦然：两种不同的刺激因而具有不同的XYZ三色值可能会产生相同的色彩外观）。
因此，如果观看条件变化，则XYZ颜色模型不充分，并且需要颜色外观模型来模拟人类颜色感知。
颜色外观参数
任何颜色外观模型的基本挑战是人类颜色感知在XYZ三色刺激值方面不起作用，但在外观参数（色调，亮度，亮度，色度，鲜艳度和饱和度）方面不起作用。 所以任何颜色外观模型都需要提供从XYZ三色值到这些外观参数（至少色调，亮度和色度）的转换（这是影响观看条件的因素）。
颜色外观现象
本节介绍颜色外观模型试图处理的一些颜色外观现象。
色适应
色彩适应描述了当观察反射物体时，人类色彩感知从照明光源的白点（或色温）抽象的能力。 对于人眼来说，无论照明是蓝色还是淡黄色，一张白纸看起来都是白色的。 这是所有颜色外观现象中最基本和最重要的，因此尝试模拟此行为的颜色自适应变换（CAT）是任何颜色外观模型的核心组成部分。
这允许简单的基于三刺激的颜色模型和颜色外观模型之间的简单区分。 当描述被照明物体的表面颜色时，简单的基于三色刺激的颜色模型会忽略光源的白点; 如果光源的白点发生变化，则基于简单三基色的颜色模型报告的表面颜色也会发生变化。 相比之下，颜色外观模型考虑了光源的白点（这就是为什么颜色外观模型需要这个值来进行计算）; 如果光源的白点发生变化，则由颜色外观模型报告的表面颜色保持不变。
色彩自适应是两种不同的刺激因而具有不同的XYZ三刺激值产生相同颜色外观的主要例子。 如果照明光源的色温变化，光谱功率分布以及从白色纸反射的光的XYZ三色值也变化; 然而，颜色外观保持不变（白色）。
色调 出现
一些效果改变了人类观察者对色调的感知：
Bezold-Brücke色调转换：单色光的色调随亮度而变化。
阿贝尼效应：单色光的色调随着白光的增加而改变（这将预期颜色中性）。
对比度外观
一些效果改变了人类观察者对比的感觉：
史蒂文斯效应：对比度随亮度增加。
Bartleson-Breneman效果：图像对比度（诸如LCD显示器上的图像之类的发射图像）随着环绕照明的亮度而增加。
多彩的外观
有一种效果可以改变人类观察者对色彩的感知：
追捕效果：色彩随着亮度增加。
亮度外观
有一种效果改变了观察者对亮度的感知：
Helmholtz-Kohlrausch效应：亮度随饱和度增加而增加。
空间现象
空间现象只会影响图像特定位置的颜色，因为人类大脑会以特定的背景方式（例如阴影而不是灰色）解释此位置。 这些现象也称为光学幻觉。 由于他们的语境，他们特别难以建模; 尝试这样做的颜色外观模型被称为图像颜色外观模型（iCAM）。
颜色外观模型
由于颜色外观参数和颜色外观现象繁多且任务复杂，因此不存在普遍适用的单一颜色外观模型; 相反，使用各种模型。
本节列出了一些正在使用的颜色外观模型。 LMS色彩空间中列出了其中一些模型的色适应变换。
CIELAB
1976年，CIE着手用一种新的通用色差模型取代许多现有的不兼容的色差模型。 他们试图通过创建一个感知上均匀的色彩空间来实现这一目标，即色彩空间中两个色彩之间的相同空间距离等于相同的感知色彩差异量。 虽然他们只是部分成功，但他们创造了CIELAB（“L * a * b *”）色彩空间，它具有成为第一个色彩外观模型的所有必要特征。 虽然CIELAB是一个非常基本的色彩外观模型，但它是最广泛使用的模型之一，因为它已成为使用ICC配置文件进行色彩管理的基石之一。 因此，它在数字成像中基本无处不在。
CIELAB的局限性之一是它没有提供完整的色彩自适应，因为它直接在XYZ色彩空间中执行von Kries变换方法（通常称为“错误的von Kries变换”），而不是变成LMS色彩空间以获得更精确的结果。 ICC配置文件通过使用该配置文件来克服这个缺点 布拉德福德 转换矩阵转换为LMS色彩空间（最初出现在LLAB色彩外观模型中）和CIELAB。
Nayatani等人。 模型
Nayatani等人 色彩外观模型着重于照明工程和光源的显色特性。
狩猎模型
亨特色外观模型专注于彩色图像复制（其创作者在柯达研究实验室工作）。 开发已经开始于20世纪80年代，到1995年，该模型变得非常复杂（包括没有其他颜色外观模型提供的功能，例如合并杆状细胞响应）并且允许预测各种各样的视觉现象。 它对CIECAM02有非常重要的影响，但由于它的复杂性，亨特模型本身很难使用。
RLAB
RLAB致力于改善CIELAB的重要局限性，重点放在图像复制上。 它在这项任务中表现良好，使用简单，但对其他应用程序来说不够全面。
LLAB
LLAB与RLAB类似，也试图保持简单，但另外尝试比RLAB更全面。 最后，它的综合性简单易懂，但还不够全面。 由于CIECAM97s此后不久发布，LLAB从未得到广泛使用。
CIECAM97s
在CIELAB启动色彩外观模型的演变之后，1997年，CIE希望采用全面的色彩外观模型进行自我跟踪。 其结果是CIECAM97s，这是全面的，但也很复杂，部分难以使用。 在CIECAM02发布前，它被广泛接受为标准色彩外观模型。
IPT
Ebner和Fairchild在其被称为IPT的色彩空间中解决了色彩的非恒定线问题。 IPT色彩空间使用Hunt-Pointer-Estevez矩阵（MHPE（D65））的自适应形式将D65适应的XYZ数据（XD65，YD65，ZD65）转换为长中短锥响应数据（LMS）。
IPT色貌模型擅长于提供色调公式，其中色调恒定值等于恒定的感知色调，与亮度和色度值无关（这是任何色彩外观模型的一般理想，但很难实现）。 因此它非常适合色域映射实现。
ICtCp
ITU-R BT.2100包括一个名为ICtCp的色彩空间，它通过探索更高的动态范围和更大的色域来改进原始IPT。
CIECAM02
CIECAM97s成功后，CIE开发了CIECAM02作为其继任者，并于2002年出版。它的表现更好，同时更简单。 除了基本的CIELAB模型外，CIECAM02与国际上认可的（全面）色彩外观模型的“标准”最为接近。
iCAM06
iCAM06是一个图像颜色外观模型。 因此，它不会独立处理图像的每个像素，而是会在完整图像的上下文中处理每个像素。 这允许它结合空间颜色外观参数，如对比度，这使得它非常适合HDR图像。 这也是处理空间外观现象的第一步。